ما هو Edge AI و Edge Computing؟

Edge AI هو واحد من أكثر القطاعات الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تمكين الأشخاص من تشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى القلق بشأن الخصوصية أو بطء سرعة نقل البيانات. Edge AI يتيح استخدامًا أوسع وأكثر انتشارًا للذكاء الاصطناعي، مما يسمح للأجهزة الذكية بالاستجابة بسرعة إلى الإدخالات دون الحاجة إلى الوصول إلى السحابة. بينما هذا هو تعريف سريع للـ Edge AI، دعونا نتخذ لحظة لتحسين فهم Edge AI من خلال استكشاف التكنولوجيا التي تجعلها ممكنة ومشاهدة بعض الحالات التي يمكن تطبيق Edge AI فيها.

ما هو Edge Computing؟

为了 فهم Edge AI بشكل حقيقي، нам нужно أولاً فهم Edge Computing، وأفضل طريقة لفهم Edge Computing هي بمقارنتها مع الحوسبة السحابية. الحوسبة السحابية هي تقديم خدمات الحوسبة عبر الإنترنت. في المقابل، أنظمة Edge Computing لا تتصل بالسحابة، بل تعمل على الأجهزة المحلية. يمكن أن تكون هذه الأجهزة المحلية خادمًا مخصصًا لـ Edge Computing أو جهازًا محليًا أو إنترنت الأشياء (IoT). هناك العديد من المزايا لاستخدام Edge Computing. على سبيل المثال، الحوسبة عبر الإنترنت / السحابة محدودة بالاتصال وال帯域، بينما Edge Computing لا يتأثر بهذه المعاملات.

ما هو Edge AI؟

الآن بعد أن فهمنا Edge Computing، يمكننا نظرًا إلى Edge AI. Edge AI ي 结 hợp بين الذكاء الاصطناعي و Edge Computing. يتم تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة القادرة على Edge Computing. ميزة هذا هو أن البيانات يمكن معالجتها في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى الاتصال بالسحابة.
معظم عمليات الذكاء الاصطناعي المتقدمة يتم إجراؤها في السحابة لأنها تتطلب كمية كبيرة من القوة الحوسبية. النتيجة هي أن هذه العمليات يمكن أن تكون عرضة للتعطيل. لأن أنظمة Edge AI تعمل على جهاز Edge Computing، يمكن أن تتم عمليات البيانات اللازمة محليًا، ويتم إرسالها عند وجود اتصال بالإنترنت، مما يوفر الوقت. يمكن أن تعمل خوارزميات التعلم العميق على الجهاز نفسه، وهو مصدر البيانات.
Edge AI يصبح أكثر أهمية بسبب حقيقة أن المزيد والمزيد من الأجهزة تحتاج إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في الحالات التي لا يمكن الوصول إلى السحابة فيها. فكر في كمية الروبوتات في المصانع أو السيارات التي تأتي بخوارزميات رؤية حاسوبية. يمكن أن يكون تأخير نقل البيانات في هذه الحالات مدمرًا. لا يمكن للسيارات ذاتية القيادة أن تعاني من تأخير في الكشف عن الأشياء في الشارع. منذ أن يكون الوقت اللازم للرد سريعًا مهمًا جدًا، يجب أن يكون الجهاز نفسه نظام Edge AI الذي يسمح له بتحليل وتصنيف الصور دون الاعتماد على اتصال السحابة.
عندما يتم تكليف حواسيب Edge بمهام معالجة البيانات التي يتم إجراؤها عادةً على السحابة، يكون النتيجة معالجة الوقت الفعلي منخفضة التأخير، معالجة الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تقييد نقل البيانات إلى المعلومات الأكثر أهمية فقط، يمكن تقليل حجم البياناتเอง ويمكن تقليل انقطاع الاتصالات.

Edge AI وإنترنت الأشياء

Edge AI يتقاطع مع التكنولوجيا الرقمية الأخرى مثل 5G وإنترنت الأشياء (IoT). يمكن لإنترنت الأشياء توليد بيانات لاستخدام أنظمة Edge AI، بينما تكنولوجيا 5G ضرورية لتقدم Edge AI وإنترنت الأشياء.
إنترنت الأشياء يشير إلى مجموعة من الأجهزة الذكية المتصلة ببعضها البعض عبر الإنترنت. جميع هذه الأجهزة تنتج بيانات، والتي يمكن أن يتم إطعامها إلى جهاز Edge AI، والذي يمكن أن يتصرف أيضًا كوحدة تخزين مؤقتة للبيانات حتى يتم مزامنتها مع السحابة. يسمح أسلوب معالجة البيانات بمزيد من المرونة.
الجيل الخامس من شبكة الهاتف المحمول، 5G، هو حاسم لتنمية Edge AI وإنترنت الأشياء. 5G قادرة على نقل البيانات بسرعات أعلى بكثير، تصل إلى 20 جيجابايت في الثانية، بينما 4G قادرة على نقل البيانات بسرعة 1 جيجابايت في الثانية فقط. 5G تدعم أيضًا اتصالات متزامنة أكثر من 4G (1,000,000 لكل كيلومتر مربع مقابل 100,000) وسرعة تأخير أفضل (1 مللي ثانية مقابل 10 مللي ثانية). هذه المزايا على 4G مهمة لأن حجم البيانات يتزايد مع نمو إنترنت الأشياء، وتتأثر سرعة النقل. 5G تمكن من المزيد من التفاعلات بين مجموعة أوسع من الأجهزة، والتي يمكن أن تكون مجهزة بنظام Edge AI.

حالات استخدام Edge AI

تتضمن حالات استخدام Edge AI أي حالة حيث يمكن إجراء معالجة البيانات بشكل أكثر كفاءة على جهاز محلي بدلاً من السحابة. ومع ذلك، بعض أكثر الحالات شيوعًا لاستخدام Edge AI تشمل السيارات ذاتية القيادة، الطائرات بدون طيار، التعرف على الوجه، و المساعدين الرقميين.
السيارات ذاتية القيادة هي واحدة من الحالات الأكثر صلة لاستخدام Edge AI. يجب أن تقوم السيارات ذاتية القيادة بفحص البيئة المحيطة وتقييم الوضع، وإجراء تصحيحات لمسارها بناءً على الأحداث القريبة. معالجة البيانات في الوقت الفعلي هي حرجة في هذه الحالات، ونتيجة لذلك، أنظمة Edge AI على متنها مسؤولة عن تخزين البيانات، وتنفيذها، وتحليلها. أنظمة Edge AI ضرورية لجلب المركبات ذاتية القيادة من المستوى 3 والمستوى 4 (كاملًا ذاتيًا) إلى السوق.
بسبب أن الطائرات بدون طيار لا يتم تشغيلها بواسطة مشغل بشري، لها متطلبات مماثلة للسيارات ذاتية القيادة. إذا فقدت الطائرة السيطرة أو تعطلت أثناء الطيران، يمكن أن تتحطم وتتسبب في تلف الممتلكات أو الأرواح. قد تطير الطائرات بدون طيار بعيدًا عن نقطة الوصول إلى الإنترنت، ويجب أن يكون لديها قدرات Edge AI. ستكون أنظمة Edge AI لا غنى عنها لخدمات مثل Amazon Prime Air، التي تهدف إلى تسليم الحزم عبر الطائرات بدون طيار.
حالة استخدام أخرى لـ Edge AI هي أنظمة التعرف على الوجه. تعتمد أنظمة التعرف على الوجه على خوارزميات رؤية حاسوبية، وتحليل البيانات التي تم جمعها بواسطة الكاميرا. تطبيقات التعرف على الوجه التي تعمل لأغراض مثل الأمان يجب أن تعمل بشكل موثوق حتى لو لم تكن متصلة بالسحابة.
المساعدين الرقميين هم حالة استخدام أخرى شائعة لـ Edge AI. يجب أن يكون المساعدين الرقميين مثل Google Assistant، Alexa، وSiri قادرين على العمل على الهواتف الذكية والأجهزة الرقمية الأخرى حتى عندما لا تكون متصلة بالإنترنت. عندما يتم معالجة البيانات على الجهاز، لا يوجد حاجة إلى تسليمها إلى السحابة، مما يساعد على تقليل حركة المرور وضمان الخصوصية.